指纹

通过网络获取内容既缓慢，成本又高：大的响应需要在客户端和服务器之间进行多次往返通信，这拖延了浏览器可以使用和处理内容的时间，同时也增加了访问者的数据成本。因此，缓存和重用以前获取的资源的能力成为优化性能很关键的一个方面。 Contents 使用 ETag 验证缓存的响应 Cache-Control 定义最优 Cache-Control 策略 废弃和更新已缓存的响应 缓存检查表 好消息是每个浏览器都实现了 HTTP 缓存！ 我们所要做的就是，确保每个服务器响应都提供正确的 HTTP 头指令，以指导浏览器何时可以缓存响应以及可以缓存多久。 如果在应用中使用 Webview 来获取和显示网页内容，可能需要提供额外的配置标志，以确保启用了 HTTP 缓存，并根据用途设置了合理的缓存大小，同时，确保缓存持久化。查看平台文档并确认您的设置！ 服务器在返回响应时，还会发出一组 HTTP 头，用来描述内容类型、长度、缓存指令、验证令牌等。例如，在上图的交互中，服务器返回了一个 1024 字节的响应，指导客户端缓存响应长达 120 秒，并提供验证令牌（ x234dff ），在响应过期之后，可以用来验证资源是否被修改。 使用 ETag 验证缓存的响应 TL;DR 服务器通过 ETag HTTP 头传递验证令牌 通过验证令牌可以进行高效的资源更新检查：如果资源未更改，则不会传输任何数据。

----------------------------------------------------SSL/TLS 介绍----------------------------------------------------------------------------------- 一: SSL/TLS 介绍 SSL 是安全套接层 (secure sockets layer)， TLS 是 SSL 的继任者，叫传输层安全 (transport layer security)。 在明文的上层和 TCP 层之间加上一层加密，这样就保证上层信息传输的安全。如 HTTP 协议是明文传输，加上 SSL 层之后，就有了雅称 HTTPS。它存在的唯一目的就是保证上层通讯安全的一套机制。 SSL协议实现的安全机制包括： 数据传输的机密性：利用对称密钥算法对传输的数据进行加密。 身份验证机制：基于证书利用数字签名方法对服务器和客户端进行身份验证，其中客户端的身份验证是可选的。 消息完整性验证：消息传输过程中使用MAC算法来检验消息的完整性。为了避免网络中传输的数据被非法篡改，SSL利用基于MD5或SHA的MAC算法来保证消息的完整性。 ----------------------------------------------------SSL/TLS 版本-----------------

前言 NS_CLASS_AVAILABLE(10_10, 8_0) @interface LAContext : NSObject 指纹识别功能是 iPhone 5s 推出的，SDK 是 iOS 8.0 推出。 推出指纹识别的主要原因是为了简化支付，移动支付的环节越简单越好。 1）指纹验证方式： // 只使用指纹验证 LAPolicyDeviceOwnerAuthenticationWithBiometrics NS_ENUM_AVAILABLE(NA, 8_0) = kLAPolicyDeviceOwnerAuthenticationWithBiometrics, // 使用指纹和设备密码验证，指纹错误或无法验证时会自动跳转到输入密码验证界面 LAPolicyDeviceOwnerAuthentication NS_ENUM_AVAILABLE(10_11, 9_0) = kLAPolicyDeviceOwnerAuthentication 2）指纹验证错误信息： // 指纹无法识别 error.code == -1 LAErrorAuthenticationFailed = kLAErrorAuthenticationFailed, // 用户点击了 "取消" 按钮 error.code == -2 LAErrorUserCancel = kLAErrorUserCancel,

单向加密是指只能对明文数据进行加密，而不能解密数据。 举个栗子：每个人都有不同的指纹，看到这个人，可以得出他的指纹等信息， 并且唯一对应， 但你只看一个指纹，是不可能看到或读到这个人的长相或身份等信息。 常见方法：MD5 SHA 代码执行效果 来源： CSDN 作者： 南巷的花猫 链接： https://blog.csdn.net/qq_42662411/article/details/104405744

•​ 图1是一幅包含指纹的真实图像，请使用所学的图像处理技术进行处理，满足下面的要求： •​ 1. 使图像中的指纹更加清晰； •​ 2. 考虑到冬季皮肤粗糙的情况（成像时存在噪声，请自行添加噪声点），尽可能去除其中的噪声。 图1 基础题图像 目录 1需求分析... 3 1.1给指纹图像加噪声点... 3 1.2 指纹图像去除噪点... 3 1.3 图片转为灰度图... 4 1.4 灰度直方图... 4 1.5 图像分割... 4 1.6断点连接... 5 1.7 使得指纹图像平滑... 5 2 实现代码... 5 2.1 添加高斯噪声... 5 2.2 去除高斯噪声... 6 2.3 转换为灰度图... 6 2.4 计算灰度直方图... 7 2.5 指纹断点连接处理... 7 2.6 图片进行形态学开操作... 8 3 实验结果及分析... 8 4 附录... 13 4.1 代码目录... 13 1需求分析 根据题目要求，使得图像中的指纹更加清晰。给图像指纹加噪声点，尽可能去除其中的噪点。 1.1给 指纹图像加噪声点 使用高斯噪声给图片添加噪声点，高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声。如果一个噪声，它的幅度分布服从高斯分布，而它的功率谱密度又是均匀分布的，则称它为高斯白噪声。高斯白噪声的二阶矩不相关，一阶矩为常数，是指先后信号在时间上的相关性

源码： https://download.csdn.net/download/weixin_38719187/12135721 一、课题介绍 本设计为基于MATLAB的指纹识别系统。本设计系统主要对指纹图像进行三方面处理：图像预处理、特征提取和特征匹配。图像预处理包括四个步骤：图像灰度化、滤波增强、二值化、细化，对指纹图像进行预处理后，去除了原图像的冗余部分，方便后续的识别处理；特征提取主要是提取指纹图像细化后的端点和分叉点；特征匹配是利用两个指纹的图像进行特征点比较，来确定两幅图像是否来自于同一手指。 二、运行界面 三、主程序 1、载入指纹图像 set(handles.text1,‘string’,’ ‘) [filename,pathname]=uigetfile({’ .tif’;’ .*’},‘载入指纹’); if isequal(filename,0)|isequal(pathname,0) errordlg(‘没有选中文件’,‘出错’); return; else file=[pathname,filename]; x1=file; axes(handles.axes1); imshow(x1); save x1 title(‘指纹图象’) end set(handles.text1,‘string’,‘载入指纹1！’) 2、灰度、二值化、细化、特征点、光滑处理等主函数

很多情况下大家都采用实际测量的数据进行定位算法的性能分析和验证，但是实际测量的工作量太大、数据不全面、灵活性较小，采用仿真的方法获取RSS数据是另一种可供选择的方式。本文介绍射线跟踪技术的基本原理，以及如何得到用于定位仿真的RSS数据。在此基础上得到位置指纹库与一组测试数据，用于以后定位算法的验证。（本文的原理介绍并不严谨，但求快速理解） 对数距离损耗模型 在自由空间中，没有任何障碍物，信号从发射源向四面八方呈球面形状发射出去，各个方向上没有任何区别，因此信号的功率和距离的平方呈反比： \(P \propto \frac{1}{d^2}\) 。 RSS就是功率，但是衰减的单位一般用dB来表示，那么就很容易理解RSS与距离的关系了，RSS衰减与距离的对数呈正比，假设已知一个参考距离 \(d_0\) 以及这个距离上的RSS为 \(RSS(d_0)\) ，那么， \(RSS(d) = RSS(d_0) - 10n\log(\frac{d}{d_0})\) 。自由空间中 \(n=2\) ，这就是最常见的对数距离损耗模型（针对室内的传播模型还有分隔损耗、楼层间分隔损耗、Ericsson多重断点模型等）。下图中的黑线是一组在走廊中测量的实际数据，红线是对数距离损耗模型的拟合结果，可以看出模型可以反映总体趋势，但和真实室内环境下的情况还是有较大区别，注意黑线的波动不是因为噪声

2018.10.23 Update : 最近好多同学问我怎么采集数据，怎么实现最基础的定位，我整理了一个基础的WiFi， iBeacon采集端和KNN实现的python定位方法，放在Github上给萌新们参考，地址请戳在 这里 时间过得真快，三四年过去了。 也就是我做室内定位已经好几年，不成器，没做出什么成果。 不过踩了不少坑，在这里做个总结，如果有人翻到这篇博客，就当科普也好，如果恰好你也是这个方向，能避免你踩些坑，有些方向的作用那也就值了。 ps.可能持续更新。。。 1室内定位的主要种类 　 这里要讲的室内定位，主要针对我自己做过或者理解的内容，主要是基于手机平台的行人的室内定位。至于机器人的SLAM通过的激光雷达等部分暂时不敢妄议。 目前来看，从定位 信号来源 大致可以分为： 　 1.基于无线信号发射设备的WiFi，蓝牙（iBeacon）,RFID,UWB 　 这一类定位方式，主要通过手机或者特定接收端，WiFi和蓝牙普通的手机具有接受模块，RFID部分手机具有，UWB需要专门的接收设备，当然也有号称把UWB设备集成到手 机里面的硬件公司 ，这个目前就不再我讨论的范围里面了。通过接收以上设备发射的无线信号进行定位，就好像GPS定位一样。 2.基于惯性导航的（IMU,MEMS）的室内定位 大家都知道惯导随着时间误差会不断积累，所以这个方法往往不会单独使用

Scrapy单机架构 在这里scrapy的核心是scrapy引擎，它通过里面的一个调度器来调度一个request的队列，将request发给downloader，然后来执行request请求 但是这些request队列都是维持在本机上的，因此如果要多台主机协同爬取，需要一个request共享的机制——requests队列，在本机维护一个爬取队列，Scheduler进行调度，而要实现多态服务器共同爬取数据关键就是共享爬取队列。 单主机爬虫架构 调度器负责从队列中调度requests进行爬取，而每台主机分别维护requests队列 分布式爬虫架构 队列用什么维护？ 这里一般我们通过Redis为维护，Redis，非关系型数据库，Key-Value形式存储，结构灵活。 是内存中的数据结构存储系统，处理速度快，性能好。提供队列、集合等多种存储结构，方便队列维护。 如何去重？—— Redis集合 redis提供集合数据结构，在redis集合中存储每个request的指纹。 在向request队列中加入Request前先验证这个Request的指纹是否已经加入集合中。 如果已经存在则不添加到request队列中，如果不存在，则将request加入到队列并将指纹加入集合。 如何防止中断？——启动判断 在每台slave的Scrapy启动的时候都会判断当前redis request队列是否为空

搞了好久指纹登记不了，一度认为是电脑有问题。后来终于找到答案： 那就是先删除PNI密码再登记指纹！ 经过重装驱动屡试无果，最后突发奇想，把PIN码删除掉再登记指纹，果然可以了。 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 环境： 1、硬件：联想Yoga C940 2、操作系统环境：Win10 （原装家庭版） 来源： https://www.cnblogs.com/hugo01/p/12213320.html